import torch
from torch.autograd import Variable  # torch 中 Variable 模块

# 先生鸡蛋
tensor = torch.FloatTensor([[1, 2], [3, 4]])
# 把鸡蛋放到篮子里, requires_grad是参不参与误差反向传播, 要不要计算梯度
variable = Variable(tensor, requires_grad=True)

print(tensor)
"""
 1  2
 3  4
[torch.FloatTensor of size 2x2]
"""

print(variable)
"""
Variable containing:
 1  2
 3  4
[torch.FloatTensor of size 2x2]
"""

t_out = torch.mean(tensor * tensor)  # x^2
v_out = torch.mean(variable * variable)  # x^2
print(t_out)
print(v_out)  # 7.5

v_out.backward()  # 模拟 v_out 的误差反向传递

# 下面两步看不懂没关系, 只要知道 Variable 是计算图的一部分, 可以用来传递误差就好.
# v_out = 1/4 * sum(variable*variable) 这是计算图中的 v_out 计算步骤
# 针对于 v_out 的梯度就是, d(v_out)/d(variable) = 1/4*2*variable = variable/2

print(variable.grad)  # 初始 Variable 的梯度
"""
 0.5000  1.0000
 1.5000  2.0000
"""

print(variable)  # Variable 形式
"""
Variable containing:
 1  2
 3  4
[torch.FloatTensor of size 2x2]
"""

print(variable.data)  # tensor 形式
"""
 1  2
 3  4
[torch.FloatTensor of size 2x2]
"""

print(variable.data.numpy())  # numpy 形式
"""
[[ 1.  2.]
 [ 3.  4.]]
"""
